信用风险预测样本提交数据集CreditRiskPredictionSampleSubmission-rogovanataliya
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 机器学习, 预测模型, 样本数据, 风险评估, 数据分析, 金融风控, 模型评估
数据概述：
该数据集包含一组用于信用风险预测的模型提交样本数据，记录了用于模型评估的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型评估的静态样本。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于构建通用的信用风险预测模型。
数据维度：包括“id”（样本标识符）和“target”（预测目标变量，表示信用风险，0或1）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为sample_submission.csv，便于提交和结果评估。
来源信息：数据来源于模型竞赛或公开数据集，用于测试和评估信用风险预测模型的性能。该数据集已进行标准化处理，方便模型结果提交。
该数据集适合用于评估信用风险预测模型的性能，并为模型优化提供参考。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于信用风险预测、金融风险管理等领域的学术研究，如模型评估、特征重要性分析等。
行业应用：为金融机构提供模型评估的基准，帮助评估信用风险预测模型的有效性，支持信贷决策。
决策支持：支持金融机构进行风险管理，优化风险控制策略，提高信贷决策的准确性。
教育和培训：作为机器学习和金融风险管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型评估流程，提升实践技能。
此数据集特别适合用于评估模型在识别信用风险方面的表现，并为模型优化提供参考，帮助用户提升信用风险预测模型的准确性和实用性。
